Il nuovo chip “Ocelot” utilizza un’architettura scalabile per ridurre la correzione degli errori fino al 90% e accelerare lo sviluppo di applicazioni di calcolo quantistico.
AWS ha utilizzato un nuovo design per l’architettura di Ocelot, abilitando la correzione degli errori da zero e utilizzando il “cat qubit“, che prendono il nome dal famoso esperimento mentale del gatto di Schrödinger. Essi eliminano intrinsecamente alcune forme di errori, riducendo le risorse necessarie per la correzione dell’errore quantistico. Grazie a questo nuovo approccio, i ricercatori di AWS hanno, per la prima volta, combinato la tecnologia cat qubit e componenti aggiuntivi per la correzione dell’errore quantistico all’interno di un microchip che può essere prodotto in modo scalabile utilizzando processi presi in prestito dall’industria microelettronica.
La sfida principale con l’informatica quantistica
Una delle maggiori sfide con i computer quantistici è che sono incredibilmente sensibili ai più piccoli cambiamenti, o “rumore” nel loro ambiente. Le vibrazioni, il calore, le interferenze elettromagnetiche dei telefoni cellulari e delle reti Wi-Fi, o anche i raggi cosmici e le radiazioni provenienti dallo spazio, possono far uscire i qubit dal loro stato quantistico, causando errori nel calcolo quantistico eseguito.
Per risolvere questo problema, i computer quantistici si basano sulla correzione degli errori quantistici, un processo che utilizza speciali codifiche di informazioni quantistiche su più qubit, sotto forma di qubit “logici”, per proteggere le informazioni quantistiche dall’ambiente. Ciò consente il rilevamento e la correzione degli errori non appena si verificano.
Riducendo la quantità di risorse necessarie attraverso approcci come Ocelot, i computer quantistici possono essere costruiti su scala più piccola e a costi inferiori. Tutto ciò accelera il percorso verso l’applicazione dell’informatica quantistica alle future applicazioni nel mondo reale, come la scoperta di farmaci, la produzione di nuovi materiali, la capacità di fare previsioni più accurate sul rischio e sulle strategie di investimento nei mercati finanziari e molto altro ancora.
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